Tiempo de lectura: 5 minutos | Publicado: 8 de octubre de 2025
Datos estructurados ¿Qué son los datos estructurados?
Los datos estructurados son información organizada en un formato estándar que la hace fácilmente accesible y comprensible tanto para humanos como para máquinas. Los datos estructurados normalmente se organizan utilizando un esquema bien definido que define la relación entre los diferentes campos de datos. La naturaleza altamente organizada de los datos estructurados facilita la búsqueda, las consultas y el análisis utilizando una variedad de herramientas y técnicas. La información del cliente, como nombres, direcciones, números de teléfono y direcciones de correo electrónico, son ejemplos de datos estructurados.
¿Cuáles son algunos ejemplos de datos estructurados?
- Las bases de datos relacionales y las hojas de cálculo contienen datos estructurados en filas y columnas. Se puede acceder a ellos de manera sencilla y son fáciles de guardar y analizar. Los datos de clientes, financieros y personales se guardan en campos como nombres, importes de transacciones y descripciones de cargos. Esta disposición agiliza la consulta y el análisis de datos.
- En el ámbito sanitario, los datos estructurados se utilizan para registrar información de pacientes, historiales médicos, medicamentos, etc. Las empresas minoristas y de comercio electrónico los utilizan para rastrear inventarios, transacciones de ventas y detalles de productos. Una base de datos también puede incluir identificación del producto, nombre, precio, nivel de stock e información del proveedor. El análisis web utiliza estos datos estructurados para rastrear las visitas al sitio web, las tasas de rebote, las tasas de conversión y la duración de las sesiones.
- En el Internet de las cosas (IoT), los sensores recopilan datos de temperatura, humedad, coordenadas de ubicación y marcas de tiempo de forma organizada. SQL consulta y analiza estos datos en bases de datos. Las empresas pueden producir fácilmente informes, ejecutar análisis y tomar decisiones basadas en datos estructurados.
¿Cuáles son las oportunidades de la IA para los datos estructurados?
Las oportunidades de la IA para mejorar el análisis, la gestión y el uso de datos estructurados incluyen:
- Análisis predictivos: los modelos de aprendizaje automático de regresión y clasificación pueden pronosticar patrones de compra de los clientes, demandas de inventario y resultados financieros utilizando datos estructurados.
- Limpieza y mejora de la calidad de los datos: la IA puede encontrar y corregir automáticamente errores, incoherencias y valores ausentes en datos estructurados, mejorando la calidad de los datos y la toma de decisiones.
- Automatización del procesamiento de datos: el aprendizaje automático y la automatización robótica de procesos pueden automatizar la entrada, clasificación e integración de los datos de numerosas fuentes. Las empresas que manejan grandes cantidades de datos pueden mejorar el análisis, ahorrar tiempo y mejorar la eficiencia operativa.
- Mejor comprensión y reconocimiento de patrones: la IA puede agrupar y clasificar datos estructurados para revelar patrones y conocimientos ocultos, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en datos, agilizar las operaciones y encontrar nuevas posibilidades.
- Personalización y recomendaciones: la IA puede utilizar datos estructurados, como las preferencias y el comportamiento de los usuarios, para personalizar las sugerencias de productos de comercio electrónico y el contenido de streaming, lo que ayuda a las empresas de comercio minorista a maximizar su eficiencia e identificar oportunidades comerciales tangibles.
- Detección de estafas y gestión de riesgos: la IA puede detectar y evitar fraudes financieros y anomalías en reclamaciones de seguros mediante el análisis de datos estructurados en tiempo real, una enorme ventaja para entidades financieras y proveedores de servicios médicos.
¿Cómo puede ayudar HPE con los datos estructurados?
HPE ofrece ventajas donde la competencia se queda corta, con una variedad de productos y servicios para datos estructurados que incluyen:
- HPE Alletra Storage MP B10000: una solución de almacenamiento moderna.
- El primer sistema de almacenamiento de archivos y bloques desagregado y con escalabilidad horizontal del sector que ofrece la posibilidad de aumentar o reducir por separado capacidad y rendimiento, lo que reduce el coste total de la propiedad en un 40 % y el consumo de energía en un 45 %, simplifica la gestión con una experiencia de nube, funciona de forma eficiente a escala y garantiza una disponibilidad de datos del 100 %, con los mejores acuerdos de nivel de servicio de la industria para aplicaciones para tareas cruciales como una de sus prestaciones básicas.
- Detección y recuperación de ransomware impulsada por IA en tiempo real, respaldada por una garantía de resiliencia cibernética, que reduce significativamente la pérdida de datos y el tiempo de inactividad.
- Reducción de costes de hasta un 30 % con una actualización gratuita de controladores para cargas de trabajo en evolución, lo que permite actualizaciones de datos sin interrupciones para que no necesite volver a comprar el almacenamiento existente.
- Ahorros de tiempo de las operaciones del 99 % gracias a un aprovisionamiento de autoservicio inteligente y a una consola común en la nube para gestionar y proteger cargas de trabajo en entornos locales y nubes públicas.
- HPE AIOps con Data Services Cloud Console (DSCC): un plano de control de gestión unificado que incluye análisis predictivos impulsados por la IA para gestionar y optimizar operaciones de almacenamiento. Ayuda a las empresas a garantizar la fiabilidad, el rendimiento y la eficiencia de sus sistemas de almacenamiento de datos al identificar y resolver de forma proactiva problemas potenciales. HPE AIOps también realiza análisis de diferentes pilas de tecnología, que es algo donde el resto de empresas competidoras se quedan cortas, ya que solo pueden realizar análisis con limitaciones y contar con interfaces de gestión que han de personalizarse.
- HPE GreenLake: una potente capa de organización y gestión para entornos híbridos y multinube, que incluye el conjunto más completo de servicios de almacenamiento: bloques, archivos, objetos y nube privada. HPE GreenLake ofrece un plano de control centralizado e intuitivo. Permite el aprovisionamiento unificado, la supervisión, la optimización de costes y reforzar la seguridad en cualquier entorno informático (local, coubicación y nube pública) mediante el perfeccionamiento de las operaciones y la reducción de la complejidad. HPE también ofrece almacenamiento como servicio que permite que los clientes paguen solo por lo que usen a través de HPE GreenLake Flex.
Más información sobre los últimos avances del almacenamiento de HPE consultando el blog del anuncio del HPE Alletra Storage MP B10000.
Datos estructurados frente a datos desestructurados
Características | Datos estructurados | Datos desestructurados |
|---|---|---|
| Definición | Información organizada almacenada en un formato predefinido (por ejemplo, tablas) | Información sin formato ni estructura predefinidos |
| Esquema | Siguen un esquema fijo (por ejemplo, tablas de base de datos con filas/columnas) | No hay un esquema fijo; los datos se almacenan en su formato nativo |
| Almacenamiento | Almacenados en bases de datos relacionales (por ejemplo, bases de datos SQL) | Almacenados en lagos de datos, bases de datos NoSQL o sistemas de archivos |
| Capacidad de búsqueda | Se pueden realizar búsquedas fáciles mediante lenguajes de consulta como SQL | Requieren herramientas avanzadas como IA, PLN o motores de búsqueda para su análisis |
| Ejemplos | Nombres, fechas, direcciones, transacciones financieras | Correos electrónicos, vídeos, imágenes, publicaciones en redes sociales, archivos de audio |
| Casos de uso | Informes, análisis, operaciones comerciales y sistemas transaccionales | Análisis de sentimientos, reconocimiento de imágenes, análisis de big data |
| Complejidad del análisis | Sencillos y directos | Complejos; requieren herramientas y técnicas especializadas |
Preguntas frecuentes sobre datos estructurados
¿Dónde se almacenan normalmente los datos estructurados?
Generalmente, se almacenan en bases datos relacionales, almacenes de datos y hojas de cálculo, donde se pueden hacer consultas usando lenguaje de consulta estructurado (SQL) u otras herramientas para realizar consultas estructuradas.
¿Por qué son importantes los datos estructurados?
Admiten búsquedas, informes y análisis rápidos, algo fundamental para inteligencia empresarial, cumplimiento y sistemas operativos donde se requiere precisión y consistencia.
¿Qué sectores dependen más de los datos estructurados?
Los bancos, la atención sanitaria, el comercio minorista, la administración pública y la logística dependen en gran medida de datos estructurados para las transacciones, el cumplimiento, la gestión de clientes y el seguimiento del rendimiento.
¿Qué herramientas se utilizan para gestionar datos estructurados?
Los sistemas de gestión de bases de datos relacionales (RDBMS), los almacenes de datos, SQL y los pipelines ETL (extracción, transformación y carga) son las herramientas principales para gestionar datos estructurados.
¿Cuáles son las limitaciones de los datos estructurados?
Estos datos no permiten registrar fácilmente información compleja o sin formatear, como vídeo, audio o texto sin formato, lo que limita su utilidad en comparación con los datos desestructurados o semiestructurados.
¿Se pueden combinar datos estructurados y desestructurados?
Sí, muchas organizaciones integran datos estructurados y desestructurados en lagos de datos o plataformas de análisis modernas para lograr una visión más completa de la actividad de los clientes y la empresa.